基于大模型的应用有哪些

金融大模型在金融领域的应用具有重要的意义和价值，可以提供准确的金融分析和预测，为金融决策和风险管理提供有力支持。金融大模型有哪些？星环无涯金融大模型-Infinityhttps智能投研大模型无涯Infinity。星环科技基于大模型的事件驱动与深度图引擎，实现对事件语义刻画、定价因子挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播，进而构建包含事件冲击、时序变化、截面联动和决策博弈等多个维度模型。主要通过自监督的增量训练和有监督的指令微调，使用星环科技高性能计算集群训练而成。星环科技无涯使用上百万的高质量的专业金融语料，涵盖了研报、公告、政策、新闻等高质量的自然语言文本，作为基础大模型的。从应用上看，无涯金融大模型强化以下几个能力：第一，针对金融行业，拥有准确理解和合理分析的能力。无涯擅长处理金融量化领域的各类问题，诸如在政策和研报分析、新闻解读、事件总结和演绎推理上都具备强大的理解和生成策略因子集合，构建立体的归因解释体系。星环科技长期深耕金融领域，服务大量金融行业客户，积累了上百万金融专业领域的语料；基于星环科技对图数据库、深度图推理算法的技术，形成了大规模高质量的金融类事件训练指令集。二者共同铸就了星环科技开发金融领域大语言模型的坚实底座。

，TDH帮助企业加速数字化转型，更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据，大幅降低综合成本。基于星环大数据基础平台构建核心商业系统，是企业实现一站式数字化转型、加速业务创新的致胜关键。核心优势创新多模型技术星环大数据基础平台-TranswarpDataHubTranswarpDataHub（TDH)是星环科技自主研发的企业级一站式多模型数据管理平台。凭借星环科技创新的技术架构和深厚的产品研发能力架构，轻松胜任高阶数据分析：TDH采用领先的多模型技术架构，用于构建服务于整个企业的统一数据资源库，彻底打破不同部门间的数据隔阂，支持数据跨部门灵活调用，创造更大的数据价值。统一数据管理，保障数据一致，告别数据冗余：使用TDH可以轻松实现GB~PB级多源异构数据的高效存储和统一管理，TDH拥有自主研发的分布式数据管理系统TDDMS，统一管理多个数据模型，避免数据跨库导入导出，减少数据冗余，保障多个模型使用数据的高度一致。支持10种存储引擎、11种存储模型，自动化应对多部门业务需求：TDH通过10种独立的存储引擎，支持业界主流的11种存储模型。这10种存储引擎是：关系型分析引擎、宽表存储引擎

基于大模型开发应用是当前人工智能领域的热门方向，以下从应用场景、开发流程、面临挑战等方面介绍如何基于大模型做应用：应用场景探索智能客服：利用大模型理解用户咨询内容，自动生成准确回答。如电商平台的售后基础代码框架，检查代码中的语法错误并给出修改建议。开发流程明确需求：确定应用解决的具体问题和功能。如开发智能客服，需梳理常见问题类型、用户交互方式、响应速度要求等。选择大模型：依据需求和资源选择合适的部署方式将大模型集成到应用中。使用API简单快捷，适合初创项目；本地部署可保障数据安全与隐私，适合对数据敏感的应用。开发过程中，结合前端界面设计，打造良好用户体验。测试优化：对应用进行功能测试，检查大模型。考虑模型的性能、适用场景、可访问性、成本等。数据准备：部分场景下，需用特定数据微调大模型。收集、整理相关数据，如智能客服收集历史对话数据，确保数据质量与多样性。开发集成：通过API调用或本地咨询，大模型可快速回应商品退换货政策、物流进度等常见问题，提高客服效率与用户满意度。内容创作辅助：在写作、设计领域发挥作用。例如，帮助文案撰写人员生成创意、完善内容，为设计师提供设计理念和文案描述

·问知（InfinityIntelligence），是一款基于星环大模型底座，结合个人知识库企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。大模型主要应用领域广泛，涵盖了多个行业和专业领域。大模型可以应用于以下高新技术产业和战略性新兴产业：新一代信息技术领域：包括半导体、集成电路、电子信息、下一代信息网络、人工智能、大数据、云计算、软件复合材料、前沿新材料及相关服务。新能源领域：涉及先进核电技术、大型风电设备制造与应用研究，高效光电光热转换技术，以及高效储能系统开发等。节能环保领域：高效节能产品及设备研发，环保技术装备创新，环保

垂类大模型是专注于特定领域的大模型，在多个领域中展现出了广泛的应用前景。垂类大模型主要应用的几个领域：1.医疗健康疾病诊断与治疗：垂类大模型通过分析医疗图像、医疗记录等数据，提供准确的诊断和治疗建议。药物研发：在药物研发领域，垂类大模型能够加速药物研发过程。2.金融服务风险评估与控制：垂类大模型在金融领域的应用主要体现在风险评估和控制方面。个人金融规划与信贷评估：此外，垂类大模型还可以根据用户的财务状况、投资目标和风险承受能力等因素，为用户提供个性化的理财规划。在信贷评估方面，通过分析申请人的信用记录、资产负债状况等信息。3.制造业质量控制与生产优化：在制造业中，垂类大模型被广泛应用于质量控制和生产优化。4.教育精准教学与个性化学习：垂类大模型在教育领域的应用推动了教育模式的变革。5.其他领域供应链管理：垂类大模型在供应链管理中也发挥着重要作用。农业：在农业领域，垂类大模型可以通过分析农田的土壤、气象和生长情况等数据，为农民提供农作物的生长预测和管理建议，提高农田产量和质量。同时，还能通过病虫害预警等功能，帮助农民提前采取防治措施。

大模型推理平台有哪些随着人工智能技术的快速发展，大型预训练模型已成为当前AI领域的重要研究方向和应用基础。这些拥有数十亿甚至数千亿参数的模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域展现出惊人的能力。然而，如何有效地部署和运行这些"庞然大物"，使其在实际应用中发挥价值，就需要依赖专门的大模型推理平台。大模型推理平台的基本概念大模型推理平台是指专门为大型人工智能模型提供计算资源、优化推理纳入考量范围。大模型推理平台作为连接前沿AI研究与实际应用的桥梁，其重要性日益凸显。了解各类平台的特点和适用场景，有助于开发者和企业做出合理的技术选型，发挥大模型的潜力，创造更多价值。过程、管理模型服务的软件系统或云服务平台。与训练平台不同，推理平台更注重模型的实时响应能力、资源利用效率和部署便捷性。这类平台通常提供模型加载、请求处理、资源分配、自动扩展等核心功能，使开发者能够专注于应用开发而非底层基础设施。主流大模型推理平台的类型当前市场上的大模型推理平台大致可以分为三类：公有云服务、私有化部署方案和开源框架。公有云服务用户按需付费使用，优势在于无需维护硬件、弹性伸缩能力强。私有化

大数据模型是指利用大数据技术，通过数据预处理、数据挖掘等步骤，从海量数据中提取有价值信息，构建数学模型来描述业务需求和模式。大数据模型应用场景：大数据模型广泛应用于金融投资、市场营销、风险管理等多个领域。例如，通过NLP大语言模型进行主题数据分析，以辅助投资决策；在监管领域，大数据监督模型用于纠正不当处罚，提升执法效率。大数据模型是通过数学化的方法从大量数据中提取价值信息，服务于业务决策和模式理解。学习和应用这些模型需要深厚的理论基础和实践经验，并且随着技术进步，其应用场景不断扩展，对各行各业的决策支持作用日益增强。同时，随着数据安全问题的凸显，相关保护措施也在不断发展和完善。

基于大模型的知识工程建设：开启智能时代的知识新纪元在人工智能技术快速发展的今天，基于大模型的知识工程建设正在重塑人类知识的生产、组织和应用方式。这项技术突破不仅带来了知识处理效率的质的飞跃，更开启了应用层面，大模型展现出强大的创新能力。它能够将不同领域的知识进行跨域融合，产生新的知识发现。例如，在药物研发中，大模型可以结合化学、生物学、医学等多学科知识，预测药物分子特性，加速新药开发进程。基于大人机协同的知识创新新模式。大模型通过深度学习海量数据，构建起复杂的知识表示体系。这种能力使得大模型可以理解自然语言中的隐含知识，进行知识推理和创造性应用。在知识获取方面，大模型展现出前所未有的优势创新时代。展望未来，随着大模型技术的不断进步，知识工程建设将朝着更智能、更高效的方向发展。这将为科学研究、技术创新和社会发展提供强大的知识支撑，推动人类文明迈向新的高度。在这个知识经济时代，基于大模型的知识工程建设必将发挥越来越重要的作用。。传统知识工程需要人工构建知识库，而大模型可以直接从非结构化数据中提取知识。例如，在医疗领域，大模型能够快速阅读海量医学文献，提取疾病特征、治疗方案等关键信息，构建起动态更新的医学知识库。知识组织方式也

大模型在多个领域有着广泛的应用，以下是一些主要的应用场景：自然语言处理内容创作与编辑：可生成新闻、小说、文案等各类文本，还能进行语法检查、风格调整等优化工作。问答与对话系统：能回答多领域知识问题物体、场景等，应用于安防监控、自动驾驶、图像搜索等领域。图像生成与风格转换：根据文字描述生成图像，或转换图像风格，用于广告设计、艺术创作等。目标检测与分割：定位和识别图像中多个目标物体的位置和边界框，分割不同物体或区域，为工业质检、医疗诊断、自动驾驶决策提供支持。语音识别与合成语音识别：提高语音识别准确率，使语音交互更自然流畅，应用于语音助手、智能客服等。语音合成：生成接近真人的语音输出，用于有声，用于智能客服、智能助手等，以对话形式解决用户咨询。文本分类与情感分析：可将文本分类，如新闻分类、邮件分类等，还能判断文本情感倾向，用于舆情监测、产品评价分析等。计算机视觉图像识别与分类：精准识别图像中的

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...